<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
    <!-- title -->




<!-- keywords -->




<head>
    <meta charset="utf-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no" >
    <meta name="author" content="宇航猫休蛰">
    <meta name="renderer" content="webkit">
    <meta name="copyright" content="宇航猫休蛰">
    
    <meta name="keywords" content="hexo,hexo-theme,hexo-blog">
    
    <meta name="description" content="">
    <meta name="description" content="评论  Introduction 问题C的重点是基于真实世界数据的数学建模，并且最好以数据的见解进行描述。虽然这不是一个大数据挑战————因为团队需要开发专门的数据处理算法和分析技术[1]，或者能够访问高性能计算平台；但这个问题仍然为团队提供了一个让他们能够接触到具有有趣特征的现实世界中具有挑战性的数据的机会。自然发生的复杂因素如数据集的大小（但仍然不是大数据）、数据类型的混合、数据元素表示的广">
<meta property="og:type" content="article">
<meta property="og:title" content="2018MCM C题总体回顾">
<meta property="og:url" content="http://xiuzhedorothy.gitee.io/2021/01/24/2018mcm-c-ti-zong-ti-hui-gu/index.html">
<meta property="og:site_name" content="休蛰的笔记本">
<meta property="og:description" content="评论  Introduction 问题C的重点是基于真实世界数据的数学建模，并且最好以数据的见解进行描述。虽然这不是一个大数据挑战————因为团队需要开发专门的数据处理算法和分析技术[1]，或者能够访问高性能计算平台；但这个问题仍然为团队提供了一个让他们能够接触到具有有趣特征的现实世界中具有挑战性的数据的机会。自然发生的复杂因素如数据集的大小（但仍然不是大数据）、数据类型的混合、数据元素表示的广">
<meta property="og:locale" content="zh_CN">
<meta property="og:image" content="https://s3.ax1x.com/2021/01/24/sHdlZQ.png">
<meta property="article:published_time" content="2021-01-24T03:20:00.000Z">
<meta property="article:modified_time" content="2021-01-24T09:01:05.358Z">
<meta property="article:author" content="宇航猫休蛰">
<meta property="article:tag" content="数学建模">
<meta name="twitter:card" content="summary">
<meta name="twitter:image" content="https://s3.ax1x.com/2021/01/24/sHdlZQ.png">
    <meta http-equiv="Cache-control" content="no-cache">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge,chrome=1"/>
    
    <link rel="alternate" href="/atom.xml" title="宇航猫的笔记本" type="application/atom+xml">
    
    <title>2018MCM C题总体回顾 · 宇航猫的笔记本</title>
    <style type="text/css">
    @font-face {
        font-family: 'Oswald-Regular';
        src: url("/font/Oswald-Regular.ttf");
    }

    body {
        margin: 0;
    }

    header,
    footer,
    .back-top,
    .sidebar,
    .container,
    .site-intro-meta,
    .toc-wrapper {
        display: none;
    }

    .site-intro {
        position: relative;
        z-index: 3;
        width: 100%;
        /* height: 50vh; */
        overflow: hidden;
    }

    .site-intro-placeholder {
        position: absolute;
        z-index: -2;
        top: 0;
        left: 0;
        width: calc(100% + 300px);
        height: 100%;
        background: repeating-linear-gradient(-45deg, #444 0, #444 80px, #333 80px, #333 160px);
        background-position: center center;
        transform: translate3d(-226px, 0, 0);
        animation: gradient-move 2.5s ease-out 0s infinite;
    }

    @keyframes gradient-move {
        0% {
            transform: translate3d(-226px, 0, 0);
        }
        100% {
            transform: translate3d(0, 0, 0);
        }
    }

</style>

    <link rel="preload" href= "/css/style.css?v=20180824" as="style" onload="this.onload=null;this.rel='stylesheet'" />
    <link rel="stylesheet" href= "/css/mobile.css?v=20180824" media="(max-width: 980px)">
    
    <link rel="preload" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fancybox/3.2.5/jquery.fancybox.min.css" as="style" onload="this.onload=null;this.rel='stylesheet'" />
    
    <!-- /*! loadCSS. [c]2017 Filament Group, Inc. MIT License */
/* This file is meant as a standalone workflow for
- testing support for link[rel=preload]
- enabling async CSS loading in browsers that do not support rel=preload
- applying rel preload css once loaded, whether supported or not.
*/ -->
<script>
(function( w ){
	"use strict";
	// rel=preload support test
	if( !w.loadCSS ){
		w.loadCSS = function(){};
	}
	// define on the loadCSS obj
	var rp = loadCSS.relpreload = {};
	// rel=preload feature support test
	// runs once and returns a function for compat purposes
	rp.support = (function(){
		var ret;
		try {
			ret = w.document.createElement( "link" ).relList.supports( "preload" );
		} catch (e) {
			ret = false;
		}
		return function(){
			return ret;
		};
	})();

	// if preload isn't supported, get an asynchronous load by using a non-matching media attribute
	// then change that media back to its intended value on load
	rp.bindMediaToggle = function( link ){
		// remember existing media attr for ultimate state, or default to 'all'
		var finalMedia = link.media || "all";

		function enableStylesheet(){
			link.media = finalMedia;
		}

		// bind load handlers to enable media
		if( link.addEventListener ){
			link.addEventListener( "load", enableStylesheet );
		} else if( link.attachEvent ){
			link.attachEvent( "onload", enableStylesheet );
		}

		// Set rel and non-applicable media type to start an async request
		// note: timeout allows this to happen async to let rendering continue in IE
		setTimeout(function(){
			link.rel = "stylesheet";
			link.media = "only x";
		});
		// also enable media after 3 seconds,
		// which will catch very old browsers (android 2.x, old firefox) that don't support onload on link
		setTimeout( enableStylesheet, 3000 );
	};

	// loop through link elements in DOM
	rp.poly = function(){
		// double check this to prevent external calls from running
		if( rp.support() ){
			return;
		}
		var links = w.document.getElementsByTagName( "link" );
		for( var i = 0; i < links.length; i++ ){
			var link = links[ i ];
			// qualify links to those with rel=preload and as=style attrs
			if( link.rel === "preload" && link.getAttribute( "as" ) === "style" && !link.getAttribute( "data-loadcss" ) ){
				// prevent rerunning on link
				link.setAttribute( "data-loadcss", true );
				// bind listeners to toggle media back
				rp.bindMediaToggle( link );
			}
		}
	};

	// if unsupported, run the polyfill
	if( !rp.support() ){
		// run once at least
		rp.poly();

		// rerun poly on an interval until onload
		var run = w.setInterval( rp.poly, 500 );
		if( w.addEventListener ){
			w.addEventListener( "load", function(){
				rp.poly();
				w.clearInterval( run );
			} );
		} else if( w.attachEvent ){
			w.attachEvent( "onload", function(){
				rp.poly();
				w.clearInterval( run );
			} );
		}
	}


	// commonjs
	if( typeof exports !== "undefined" ){
		exports.loadCSS = loadCSS;
	}
	else {
		w.loadCSS = loadCSS;
	}
}( typeof global !== "undefined" ? global : this ) );
</script>

    <link rel="icon" href= "/assets/favicon.ico" />
    <link rel="preload" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/webfontloader@1.6.28/webfontloader.min.js" as="script" />
    <link rel="preload" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery@3.3.1/dist/jquery.min.js" as="script" />
    <link rel="preload" href="/scripts/main.js" as="script" />
    <link rel="preload" as="font" href="/font/Oswald-Regular.ttf" crossorigin>
    <link rel="preload" as="font" href="https://at.alicdn.com/t/font_327081_1dta1rlogw17zaor.woff" crossorigin>
    
    <!-- fancybox -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/fancybox/3.2.5/jquery.fancybox.min.js" defer></script>
    <!-- 百度统计  -->
    
    <!-- 谷歌统计  -->
    
<meta name="generator" content="Hexo 4.2.0"><link rel="stylesheet" href="/css/prism.css" type="text/css"></head>

    
        <body class="post-body">
    
    
<header class="header">

    <div class="read-progress"></div>
    <div class="header-sidebar-menu">&#xe775;</div>
    <!-- post页的toggle banner  -->
    
    <div class="banner">
            <div class="blog-title">
                <a href="/" >宇航猫的笔记本</a>
            </div>
            <div class="post-title">
                <a href="#" class="post-name">2018MCM C题总体回顾</a>
            </div>
    </div>
    
    <a class="home-link" href=/>宇航猫的笔记本</a>
</header>
    <div class="wrapper">
        <div class="site-intro" style="







height:50vh;
">
    
    <!-- 主页  -->
    
    
    <!-- 404页  -->
            
    <div class="site-intro-placeholder"></div>
    <div class="site-intro-img" style="background-image: url(/intro/post-bg.jpg)"></div>
    <div class="site-intro-meta">
        <!-- 标题  -->
        <h1 class="intro-title">
            <!-- 主页  -->
            
            2018MCM C题总体回顾
            <!-- 404 -->
            
        </h1>
        <!-- 副标题 -->
        <p class="intro-subtitle">
            <!-- 主页副标题  -->
            
            
            <!-- 404 -->
            
        </p>
        <!-- 文章页meta -->
        
            <div class="post-intros">
                <!-- 文章页标签  -->
                
                    <div class= post-intro-tags >
    
        <a class="post-tag" href="javascript:void(0);" data-tags = "数学建模">数学建模</a>
    
</div>
                
                
                    <div class="post-intro-read">
                        <span>字数统计: <span class="post-count word-count">6k</span>阅读时长: <span class="post-count reading-time">20 min</span></span>
                    </div>
                
                <div class="post-intro-meta">
                    <span class="post-intro-calander iconfont-archer">&#xe676;</span>
                    <span class="post-intro-time">2021/01/24</span>
                    
                    <span id="busuanzi_container_page_pv" class="busuanzi-pv">
                        <span class="iconfont-archer">&#xe602;</span>
                        <span id="busuanzi_value_page_pv"></span>
                    </span>
                    
                    <span class="shareWrapper">
                        <span class="iconfont-archer shareIcon">&#xe71d;</span>
                        <span class="shareText">Share</span>
                        <ul class="shareList">
                            <li class="iconfont-archer share-qr" data-type="qr">&#xe75b;
                                <div class="share-qrcode"></div>
                            </li>
                            <li class="iconfont-archer" data-type="weibo">&#xe619;</li>
                            <li class="iconfont-archer" data-type="qzone">&#xe62e;</li>
                            <li class="iconfont-archer" data-type="twitter">&#xe634;</li>
                            <li class="iconfont-archer" data-type="facebook">&#xe67a;</li>
                        </ul>
                    </span>
                </div>
            </div>
        
    </div>
</div>
        <script>
 
  // get user agent
  var browser = {
    versions: function () {
      var u = window.navigator.userAgent;
      return {
        userAgent: u,
        trident: u.indexOf('Trident') > -1, //IE内核
        presto: u.indexOf('Presto') > -1, //opera内核
        webKit: u.indexOf('AppleWebKit') > -1, //苹果、谷歌内核
        gecko: u.indexOf('Gecko') > -1 && u.indexOf('KHTML') == -1, //火狐内核
        mobile: !!u.match(/AppleWebKit.*Mobile.*/), //是否为移动终端
        ios: !!u.match(/\(i[^;]+;( U;)? CPU.+Mac OS X/), //ios终端
        android: u.indexOf('Android') > -1 || u.indexOf('Linux') > -1, //android终端或者uc浏览器
        iPhone: u.indexOf('iPhone') > -1 || u.indexOf('Mac') > -1, //是否为iPhone或者安卓QQ浏览器
        iPad: u.indexOf('iPad') > -1, //是否为iPad
        webApp: u.indexOf('Safari') == -1, //是否为web应用程序，没有头部与底部
        weixin: u.indexOf('MicroMessenger') == -1, //是否为微信浏览器
        uc: u.indexOf('UCBrowser') > -1 //是否为android下的UC浏览器
      };
    }()
  }
  console.log("userAgent:" + browser.versions.userAgent);

  // callback
  function fontLoaded() {
    console.log('font loaded');
    if (document.getElementsByClassName('site-intro-meta')) {
      document.getElementsByClassName('intro-title')[0].classList.add('intro-fade-in');
      document.getElementsByClassName('intro-subtitle')[0].classList.add('intro-fade-in');
      var postIntros = document.getElementsByClassName('post-intros')[0]
      if (postIntros) {
        postIntros.classList.add('post-fade-in');
      }
    }
  }

  // UC不支持跨域，所以直接显示
  function asyncCb(){
    if (browser.versions.uc) {
      console.log("UCBrowser");
      fontLoaded();
    } else {
      WebFont.load({
        custom: {
          families: ['Oswald-Regular']
        },
        loading: function () {  //所有字体开始加载
          // console.log('loading');
        },
        active: function () {  //所有字体已渲染
          fontLoaded();
        },
        inactive: function () { //字体预加载失败，无效字体或浏览器不支持加载
          console.log('inactive: timeout');
          fontLoaded();
        },
        timeout: 5000 // Set the timeout to two seconds
      });
    }
  }

  function asyncErr(){
    console.warn('script load from CDN failed, will load local script')
  }

  // load webfont-loader async, and add callback function
  function async(u, cb, err) {
    var d = document, t = 'script',
      o = d.createElement(t),
      s = d.getElementsByTagName(t)[0];
    o.src = u;
    if (cb) { o.addEventListener('load', function (e) { cb(null, e); }, false); }
    if (err) { o.addEventListener('error', function (e) { err(null, e); }, false); }
    s.parentNode.insertBefore(o, s);
  }

  var asyncLoadWithFallBack = function(arr, success, reject) {
      var currReject = function(){
        reject()
        arr.shift()
        if(arr.length)
          async(arr[0], success, currReject)
        }

      async(arr[0], success, currReject)
  }

  asyncLoadWithFallBack([
    "https://cdn.jsdelivr.net/npm/webfontloader@1.6.28/webfontloader.min.js", 
    "https://cdn.bootcss.com/webfont/1.6.28/webfontloader.js",
    "/lib/webfontloader.min.js"
  ], asyncCb, asyncErr)
</script>        
        <img class="loading" src="/assets/loading.svg" style="display: block; margin: 6rem auto 0 auto; width: 6rem; height: 6rem;" />
        <div class="container container-unloaded">
            <main class="main post-page">
    <article class="article-entry">
        <h2 id="评论"><a class="markdownIt-Anchor" href="#评论"></a> 评论</h2>
<h3 id="introduction"><a class="markdownIt-Anchor" href="#introduction"></a> Introduction</h3>
<p>问题C的重点是基于真实世界数据的数学建模，并且最好以数据的见解进行描述。虽然这不是一个大数据挑战————因为团队需要开发专门的数据处理算法和分析技术[1]，或者能够访问高性能计算平台；但这个问题仍然为团队提供了一个让他们能够接触到具有有趣特征的现实世界中具有挑战性的数据的机会。自然发生的复杂因素如数据集的大小（但仍然不是大数据）、数据类型的混合、数据元素表示的广度、跨学科的来源、时间序列的依赖性、删减（或缺失）数据等，根据建模问题的具体情况，这些因素都会出现。</p>
<p>C题作者提出的问题仍旧是两种类型的问题之一[2]：</p>
<ol>
<li>需要从大型数据集开发模型的问题  2016,2018</li>
<li>需要将模型应用于大型数据集的问题  2017</li>
</ol>
<p>在这两种情况下，我们希望各小组在数据和模型固有的不确定性的背景下分析和讨论其<strong>结果的不确定性</strong>。问题C与问题A和问题B的<strong>不同之处</strong>在于，<strong>明确考虑到随机变化所导致的不确定性</strong>。[3]</p>
<p>[1]:说明需要开发专门的分析技术，处理算法</p>
<p>[2]:2021年估计仍旧是第一类问题，因为已经提前给出了很大的数据集</p>
<p>[3]:重点，需要考虑随机变化带来的不确定性</p>
<p>问题重述略</p>
<h3 id="overview"><a class="markdownIt-Anchor" href="#overview"></a> Overview</h3>
<p>这个问题要求参赛队开发几个部分：当前能源概况模型、历史能源概况演变以及州与州之间的比较、如何确定清洁能源利用的最好的州以及能源预测模型，以提出政策建议。总的来说，评委们非常看重那些<strong>认真按照比赛要求撰写的论文</strong>。他们高度评价了那些<strong>叙述连贯的论文</strong>[4]，其中建模和分析过程的每一步都清楚地建立在以前的建模/分析步骤之上。</p>
<p>做的最好的团队(The most successful teams)首先使用具有描述性的统计和选定的图表来分析各州在<strong>能源消耗</strong>和<strong>能源生产</strong>方面的差异，并分离出关键的影响因素，如各州的人口增长、气候和主导产业。各小组使用有效的前后关联的和统计方法来处理缺失的数据[5]，并进行数据维度缩小。然后，他们<strong>明智地使用图表</strong>，以可视化的方式显示各州在能源使用、生产和部门方面的相似性和差异性；这些可视化的方式也被用来作为他们的能源概况这一问的一部分展示。[6]</p>
<p>接下来，做的最好的团队利用他们的能源概况和预测结果（第一问的结果），根据其模型的全部内容和对数据的理解，为每个州提出了可再生能源目标和政策建议。<strong>顶尖的论文模拟了在各种政策建议下，他们预测的能源概况将如何变化，包括不确定性的测量，并包括一些优化，以解决哪些政策变化将产生最显著影响的问题。</strong>[7]在一页备忘录中，优秀的论文以一种易于被目标受众理解和适用的方式清楚地传达了其结果。</p>
<p>评委们希望论文能<strong>清楚地描述和说明其建模过程</strong>[8]。许多论文试图使用过多的建模技术。这些论文缺乏明确性，难以阅读和解读。[9]最好是只选择一两个适当适合建模问题的数学模型，并很好地使用它们，而不是使用8-10个不同的模型，但这些模型可能不适合这个问题。</p>
<p>此外，团队通常很难描述<strong>问题的不同部分是如何整合在一起的</strong>。例如，<strong>许多论文提出的政策建议与他们的数学模型没有明确的联系</strong>。他们的建议似乎是独立于他们的模型和论文的内容而提出的。[7]</p>
<p>[4]:论文写作需要连贯，后面模型的建立与分析需要利用到前面所建立的模型与分析结果。使论文连贯。</p>
<p>[5]:应该是指做了很好的数据预处理，详见这篇<a href="https://xiuzhedorothy.gitee.io/2021/01/21/cong-shu-ju-wa-jue-jing-sai-dao-mei-sai-c-ti/">文章</a></p>
<p>[6]:这一部分说明，在对第一问的分析中，选择具体指标，多个维度进行图表分析这一条道路是可行的。</p>
<p>[7]:需要模拟各种政策变化所影响的能源概况的预测结果。即提出的建议要与模拟运行结果相结合。</p>
<p>[8]:如何清楚地描述建模过程见后文</p>
<p>[9]:不要使用过多的模型，这会使得论文缺乏明确性。</p>
<h3 id="judging-process-and-categories-评审流程及类别"><a class="markdownIt-Anchor" href="#judging-process-and-categories-评审流程及类别"></a> Judging Process and Categories 评审流程及类别</h3>
<p>评审主要根据以下几个指标：</p>
<ol>
<li>数据探索和洞察</li>
<li>分析、建模和定义“最具清洁性”的州</li>
<li>预测、敏感性分析和<strong>不确定性</strong></li>
<li>结果和建议</li>
<li>写作和交流</li>
<li>论文的整体联系，内容得可信性</li>
</ol>
<p>并非所有类别的权重都相等;最好的论文在每个类别中都得到高分。</p>
<h3 id="data-exploration-and-insights-数据的探索与洞察"><a class="markdownIt-Anchor" href="#data-exploration-and-insights-数据的探索与洞察"></a> Data Exploration and Insights 数据的探索与洞察</h3>
<p>作为问题的初始部分，要求各小组为四个州中的每个州建立一个能源概况。然后要求他们<strong>为每个州的概况随时间的演变建立模型</strong>[10]，并说明各州之间的异同，包括作为讨论各州具体影响因素的一部分。</p>
<p>简单的描述性统计、翔实的数据可视化以及对所提供的数据集的清晰理解对于解决这部分问题至关重要。[11]数据集包括500多个变量，其中一些条目要么无效，要么缺失。有说服力的论文清楚地描述了他们如何处理缺失的数据，并说明了理由，还清楚地解释了他们使用背景和统计技术减少数据集维度的过程。[12]</p>
<p>[10]:如何对时间的演变过程建立模型</p>
<p>[11]:三个部分都需要在论文里展示，对于分析结果的文字描述，数据的可视化图表以及对所给数据集打的深刻理解（也是文字形式）</p>
<p>[12]:需要详细的叙述数据预处理的过程，同样见这篇<a href="https://xiuzhedorothy.gitee.io/2021/01/21/cong-shu-ju-wa-jue-jing-sai-dao-mei-sai-c-ti/">文章</a></p>
<h3 id="分析-建模和定义最清洁性州"><a class="markdownIt-Anchor" href="#分析-建模和定义最清洁性州"></a> 分析、建模和定义“最清洁性”州</h3>
<p>各小组使用了各种技术来建立其能源概况；许多小组使用了描述性统计。排名最高的论文明确说明了他们的数据探索和见解如何证明其能源概况的合理性，<strong>然后在后来的政策建议讨论中提到了能源概况。</strong>[13]他们还使用了适当的、有意义的数据可视化来说明他们的能源概况如何显示四个州之间的相似性和差异性，以及这些概况如何随着时间的推移而变化。最好的图表使用了有效的数据可视化原则。这些图表有利于比较、提供了背景并显示了不确定性[Cleveland 1994；Robbins 2005；Tufte 2001]。剖析包括明确识别特定州的影响因素。未能识别和讨论可能的影响因素的团队在论文分级阶段后没有得到评估。</p>
<p>与2016年的问题C一样，<strong>哪个州的剖析最好的问题被故意留下了开放式。<strong>各团队提供了许多衡量标准；更好的论文</strong>明确说明了他们选择最佳州的理由</strong>，并根据他们选择的衡量标准对四个州进行了排名[14]。未能确定最佳状态的团队在分流后不予考虑。</p>
<p>[13]:所建立的能源概况与数据探索应当是相结合的，后面一句表示在后面几问的建议写作中也要提到第一问的结果(能源概况)。</p>
<p>[14]:即算出来四个州的得分都需要列写出来。</p>
<h3 id="forecasting-sensitivity-and-uncertainty-预测-敏感性分析与不确定性分析"><a class="markdownIt-Anchor" href="#forecasting-sensitivity-and-uncertainty-预测-敏感性分析与不确定性分析"></a> Forecasting, Sensitivity, and Uncertainty 预测、敏感性分析与不确定性分析</h3>
<p>为了评估政策变化对未来的潜在影响，各小组必须开发一个预测模型来预测各州未来的能源状况，特别是在2025年和2050年。[15]使用数据模型的团队比那些简单地推断数据以提供未来预测的团队得分更高。<strong>许多优秀的论文包括预测变量（如人口、GDP等）的单独建模，以调整其预测。</strong></p>
<p>许多论文的一个<strong>共同错误是没有承认预测的不确定性</strong>，也没有包括任何形式的<strong>敏感性分析</strong>。当使用预测模型进行预测时，必须在预测中加入某种类型的误差分析、置信区间或标准误差。[16]大多数统计方法和预测策略都有标准技术，可以用来估计预测的不确定性。特别是，当对未来进行预测时，预测的时间越远越不确定（越不精确）。评委们也在寻找那些试图<strong>检验其模型有效性的论文</strong>。一些论文试图通过使用数据的一个子集（训练集）来拟合预测模型，并将剩余数据作为测试集。一个能准确预测其拟合的训练数据的预测模型，未必能很好地预测测试数据。一些团队在网上找到了2010年2014年的较新数据，并使用这些数据进行验证。这些模型验证的尝试得到了评委们的好评。[17]</p>
<p>[15]:还是同样，问题中有特定指出的，如年份、地区、某一因素都需要在论文中写出并进行分析。</p>
<p>[16]:对于C题，不确定性分析与敏感性分析同样重要，那么什么是不确定性分析呢这是一个有待确认的问题。以及在进行预测时必须加入误差分析、置信区间或标准误差，具体是怎么操作呢？是拟合往年数据发现的误差吗。或者是像Team 72969 Figure8（见下图）一样在预测图表中加入95%置信区间？后者应当是一个不错的例证。</p>
<p><img src="https://s3.ax1x.com/2021/01/24/sHdlZQ.png" alt="Team 72969 Figure8" /></p>
<p>[17]:训练集测试集的数据划分方法在论文的模型检验中应当出现。同时结合2020年C题（情感分析可以使用现成库），以及<strong>一些团队在网上找到了2010年2014年的较新数据</strong>，发现美赛似乎并不反感额外数据，任何可以利用的资源都可以加之使用。</p>
<h3 id="results-and-recommendations-结果与建议"><a class="markdownIt-Anchor" href="#results-and-recommendations-结果与建议"></a> Results and Recommendations 结果与建议</h3>
<p>许多团队在提供政策建议时，没有将建议与数据、模型和结果联系起来。任何政策建议都需要以模型和结果为动力；这些联系必须明确。<strong>由于各州的能源状况不同，建议也应该针对各州的具体情况</strong>。此外，任何建议都应该是可操作的。<strong>增加可再生能源使用量的政策建议不具有可操作性</strong>，如增加多少、什么类型的可再生能源、如何增加？[18]优秀的论文提出了明智的政策建议，然后在他们的预测模型中实施这些政策建议，以检验他们的建议是否有效。一些论文采用了<strong>优化机制</strong>来做出更好的推荐。[19]</p>
<p>[18]:建议的具体性需要强调，(1)来源具体性，所提建议必须来自数据的分析、模型的结果。(2)方向具体性：对于每一个州都需要提供具体的建议。(3):指标具体性：具体的数字，具体的类别，具体的改进方式，如何实现。</p>
<p>[19]:建议指导模型，模型验证建议。在提出建议的时候，应当将所建议的内容放到模型里面查看结果并写在论文中以检验建议的有效性。</p>
<h3 id="writing-and-communication-写作和交流"><a class="markdownIt-Anchor" href="#writing-and-communication-写作和交流"></a> Writing and Communication 写作和交流</h3>
<p>许多论文都有有趣的数学模型和结果。然而，如果模型或结果传达得不好，论文可能甚至无法超越分流。备忘录尤其如此，它应该是一份非技术性的、可读性很强的信件，以推销政策建议。由于备忘录的预期受众–州长们可能没有很强的建模背景，因此备忘录应该以受众可读、可理解的方式传达可能复杂的模型。评委们寻找的是清晰、全面和连贯的论文、备忘录和摘要。好的论文能够在细节和高层次的描述之间找到适当的平衡，并以形成引人入胜的叙述的方式进行。在页数限制的情况下，优秀的论文通过明智地使用图形、图表和表格来优化他们的空间利用，这有助于传达他们的数学模型和结果。沟通不仅在叙述中很重要，在数字和表格中也很重要。<strong>总的来说，评委们对参赛队选择的数据可视化类型感到失望。例如，显示各州不同能源类别分布的饼状图不能进行跨州比较，甚至不能方便地进行类别之间的比较。在编制能源概况时，许多团队只是简单地报告了几页图表，而没有解释为什么需要这些图表，也没有解释这些图表如何为他们的能源概况提供信息。</strong>[20]:许多团队使用数据集中提供的原始变量缩写，而不是使用描述性的标签，有些团队甚至没有标注轴线或包含标题。有效的数据可视化讲述了一个独立的故事，并使重要的比较变得容易；它们对数据进行编码，使观众能够快速、轻松地解读信息[Robbins 2005]。花哨的图形并不总是能讲出最好的故事。</p>
<p>[20]:数据的图表比较同时需要横向比较（不同州的差异）与纵向比较（不同年份的差异），放上一张图表，则必须在论文中对其进行解释。</p>
<h3 id="overall-connected-credible-content-整体连接与可信的内容"><a class="markdownIt-Anchor" href="#overall-connected-credible-content-整体连接与可信的内容"></a> Overall Connected, Credible Content 整体连接与可信的内容</h3>
<p>评委们对那些在整篇论文中呈现出统一叙事的论文给予好评。这不仅限于写作，还包括建模工作本身。最有实力的论文关注的是全局，<strong>论文和模型的每个组成部分都是连贯的</strong>。例如，最好的论文明确说明他们的数据探索如何为他们的概况提供信息，他们的预测如何为他们的建议提供信息，以及他们的建议将如何改变他们的预测。[21]一如既往，最好的论文提供了关于其模型中使用的公式的参考资料和解释，以及简要的文献审查。信息来源，包括图表，都应适当引用。</p>
<p>[21]:数据如何到概况，概况如何到预测，预测如何指导建议，预测如何验证建议，建议如何改变与猜测。</p>
<h3 id="优秀的论文部分"><a class="markdownIt-Anchor" href="#优秀的论文部分"></a> 优秀的论文（部分）</h3>
<ul>
<li>Team 72969 INFORMS Award</li>
<li>Team 78577 ASA Data Insights Award</li>
</ul>
<h2 id="team-72969论文研读"><a class="markdownIt-Anchor" href="#team-72969论文研读"></a> Team 72969论文研读</h2>
<p>主要包含四个模块，C,A,F,E:</p>
<p>C:该团队为每一个州做了包含20个指标的聚合的能源概况，并且利用了高斯过程回归模型来展示能源是如何变化的。</p>
<p>A:利用相关性分析(Correlation Analysis)来确定各州之间能源状况的相似性以及潜在的原因，包括地理、气候、工业等。</p>
<p>F:提出了一种ARMA-GPR模型，该模型在短期和长期能源曲线预测中都有很好的适应性。该模型不仅通过分配一个时间衰减的权重将GPR和ARMA整合在一起，而且还结合了<strong>州与州之间的相似性。</strong></p>
<p>E:应用Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution（TOPSIS）方法<a href="http://blog.sina.com.cn/s/blog_9b870b370100wwlt.html" target="_blank" rel="noopener">[链接]</a>，根据7个细化标准形成综合标准</p>
<p><em>tips:根据论文结构，E是在F之前的</em></p>
<h3 id="characterization"><a class="markdownIt-Anchor" href="#characterization"></a> Characterization</h3>
<p>在数据集中综合出五个间接指标（见Table 2），这五个指标确定了一个州的能源概况。这里每提出一个指标都阐明它所代表的意义。做得很好的一个点是该团队这里新引入了熵作为衡量标准，个人推测其中的概率被每个州各种性质能源所占的比例所替代。熵可以衡量信息的不确定性，在这里的引入是为了衡量这个州能源的多样性程度，能源多样性一直是我国能源结构优化过程中所强调的一个方面<a href="http://news.cnpc.com.cn/system/2018/04/18/001687363.shtml" target="_blank" rel="noopener">[LINK]</a>，所以以其来描述该州能源概况也是不错的选择。以后做题可以考虑适当的引入信息熵。</p>
<p>将5个综合指标与20个直接指标联系，来进行各个州整体能源概况的构建。其中的18个指标来自于两个维度：消耗还是生产，可再生还是不可再生，以矩阵形式表述（参见论文Fig 2）18个指标涵盖了能源生产量，消耗量，进口量，出口量，占比，终端应用…。剩下两个指标是跨维度的比率指标。1）<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mfrac><mrow><mi mathvariant="normal">可</mi><mi mathvariant="normal">再</mi><mi mathvariant="normal">生</mi><mi mathvariant="normal">能</mi><mi mathvariant="normal">源</mi><mi mathvariant="normal">的</mi><mi mathvariant="normal">生</mi><mi mathvariant="normal">产</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">可</mi><mi mathvariant="normal">再</mi><mi mathvariant="normal">生</mi><mi mathvariant="normal">能</mi><mi mathvariant="normal">源</mi><mi mathvariant="normal">的</mi><mi mathvariant="normal">消</mi><mi mathvariant="normal">耗</mi></mrow></mfrac></mrow><annotation encoding="application/x-tex">\frac{可再生能源的生产}{可再生能源的消耗}</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="base"><span class="strut" style="height:0.739em;vertical-align:-0.345em;"></span><span class="mord"><span class="mopen nulldelimiter"></span><span class="mfrac"><span class="vlist-t vlist-t2"><span class="vlist-r"><span class="vlist" style="height:0.394em;"><span style="top:-2.6550000000000002em;"><span class="pstrut" style="height:3em;"></span><span class="sizing reset-size6 size3 mtight"><span class="mord mtight"><span class="mord cjk_fallback mtight">可</span><span class="mord cjk_fallback mtight">再</span><span class="mord cjk_fallback mtight">生</span><span class="mord cjk_fallback mtight">能</span><span class="mord cjk_fallback mtight">源</span><span class="mord cjk_fallback mtight">的</span><span class="mord cjk_fallback mtight">消</span><span class="mord cjk_fallback mtight">耗</span></span></span></span><span style="top:-3.23em;"><span class="pstrut" style="height:3em;"></span><span class="frac-line" style="border-bottom-width:0.04em;"></span></span><span style="top:-3.394em;"><span class="pstrut" style="height:3em;"></span><span class="sizing reset-size6 size3 mtight"><span class="mord mtight"><span class="mord cjk_fallback mtight">可</span><span class="mord cjk_fallback mtight">再</span><span class="mord cjk_fallback mtight">生</span><span class="mord cjk_fallback mtight">能</span><span class="mord cjk_fallback mtight">源</span><span class="mord cjk_fallback mtight">的</span><span class="mord cjk_fallback mtight">生</span><span class="mord cjk_fallback mtight">产</span></span></span></span></span><span class="vlist-s">​</span></span><span class="vlist-r"><span class="vlist" style="height:0.345em;"><span></span></span></span></span></span><span class="mclose nulldelimiter"></span></span></span></span></span> 2）<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mfrac><mrow><mi mathvariant="normal">总</mi><mi mathvariant="normal">能</mi><mi mathvariant="normal">源</mi><mi mathvariant="normal">的</mi><mi mathvariant="normal">生</mi><mi mathvariant="normal">产</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">总</mi><mi mathvariant="normal">能</mi><mi mathvariant="normal">源</mi><mi mathvariant="normal">的</mi><mi mathvariant="normal">消</mi><mi mathvariant="normal">耗</mi></mrow></mfrac></mrow><annotation encoding="application/x-tex">\frac{总能源的生产}{总能源的消耗}</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="base"><span class="strut" style="height:0.739em;vertical-align:-0.345em;"></span><span class="mord"><span class="mopen nulldelimiter"></span><span class="mfrac"><span class="vlist-t vlist-t2"><span class="vlist-r"><span class="vlist" style="height:0.394em;"><span style="top:-2.6550000000000002em;"><span class="pstrut" style="height:3em;"></span><span class="sizing reset-size6 size3 mtight"><span class="mord mtight"><span class="mord cjk_fallback mtight">总</span><span class="mord cjk_fallback mtight">能</span><span class="mord cjk_fallback mtight">源</span><span class="mord cjk_fallback mtight">的</span><span class="mord cjk_fallback mtight">消</span><span class="mord cjk_fallback mtight">耗</span></span></span></span><span style="top:-3.23em;"><span class="pstrut" style="height:3em;"></span><span class="frac-line" style="border-bottom-width:0.04em;"></span></span><span style="top:-3.394em;"><span class="pstrut" style="height:3em;"></span><span class="sizing reset-size6 size3 mtight"><span class="mord mtight"><span class="mord cjk_fallback mtight">总</span><span class="mord cjk_fallback mtight">能</span><span class="mord cjk_fallback mtight">源</span><span class="mord cjk_fallback mtight">的</span><span class="mord cjk_fallback mtight">生</span><span class="mord cjk_fallback mtight">产</span></span></span></span></span><span class="vlist-s">​</span></span><span class="vlist-r"><span class="vlist" style="height:0.345em;"><span></span></span></span></span></span><span class="mclose nulldelimiter"></span></span></span></span></span>。</p>
<p>论文的整体写作是按照思路进行的，先指出自己找到了哪些可以利用的指标，为了解决xxx问题（为了探究更深层次的信息），将以上指标进行综合提出五个综合性指标，它们分别反映了什么。为了更明确的表明我们利用的五个综合指标与原始指标的关系，我们构造了Fig2 所示的分类模式。</p>
<p>回到问题的第二问，<strong>建立一个模型来描述这四个州从1960年到2009年的能源概况的变化</strong>。建立模型来描述变化指的是什么呢？模型在我们的定义之中都是用来求解结果的，而非描述状况的。是指之前建立的五个指标随着年份的变化吗，那这一问只能说并没有做太多内容。这也是该题的一个难点。</p>
<p>该团队利用GRP模型来描述能源的演化概况。首先纵向（时间维度）观察数据，所采用的指标中（包含五个综合指标以及其他20个指标）选择了四个典型时间序列，发现它们呈现出不同的形状和趋势（AZ州的RED,RE,RCES）。在此分析之上提出了所建立的模型应该符合的要求。1）拟合模型应描述时间序列的基本演变趋势；2）指标的值的剧烈波动需要一个模型来捕捉不稳定性；3）模型应适应时间序列中存在的随机噪声。</p>
<p>这段话说明了模型的提出不是没有源头的，就算在做题的时候是凭空想出来的，论文一定要论证其合理性。基本模式例如：我们绘制了几个典型的指标的图表，发现我们所建立的模型应当满足以下几个特征1.能够描述数据的基本演变趋势2.能够展现时间序列所具有的随机噪声特性3.模型要能够捕捉强烈的波动。这正好也与时序分析的常用模型、手段其实是贴合的：趋势项，随机噪声，波动项（波动聚类或者变点研究（见Facebook Prophet））。</p>
<p>由上文对模型建立要求的分析提出了GRP模型，也给出了表达式，从表达式看出它仍旧是一个时间序列预测模型或者说回归模型。这给我前面提出的问题做了答案，应当是提出一个数学模型，而非单纯的进行历史数据的指标分析。同时如果这个回归模型在各个指标上能够拟合历史数据则是非常好的。</p>
<p>GPR模型的详细讨论略过，论文在模型的建立上有一点小错误。同时我也有许多不理解的地方，主要是因为对GPR模型理解的不够透彻。不知道三个参数是如何反应三种要素的。一个很厉害的点在于，GPR作为一种生成式概率模型，天然的附带有意义的置信区间和后验样本以及预测值，相比之下，例如岭回归则只提供预测值，因此前者天然便带有误差分析属性。</p>
<h3 id="analysis"><a class="markdownIt-Anchor" href="#analysis"></a> Analysis</h3>
<p>随后进行相似性分析，采用的是灰色关联分析。这一部分实现的是题目<strong>帮助他们理解这四个州之间的异同</strong>的内容。同时还指出，灰色关联分析能够描述两条不同曲线之间总体属性的相似性却无法衡量进化趋势的相似性，于是增加了<strong>Kendall Rank(肯德尔等级)相关系数</strong>来衡量指标的趋势的相关性。同时意识到，这仍旧是一个多指标的展示，没有整体性，于是在多个指标的关联度之上，采用其熵判断权重，熵越高认为其权重越大。虽然我对这种采用信息熵的方法不太赞同，不是任何时候一个0-1之间的值它的熵都是有意义的。</p>
<p>第三部分是<strong>在你们的讨论中包括可能影响相似性和差异性的因素(如地理，工业，人口和气候)</strong>。该团队在此将地理和气候可以看作是常数，而产业和人口则是在时间上不断变化的，不变因素用<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>G</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">G</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="base"><span class="strut" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="mord mathdefault">G</span></span></span></span>表示，因为是固定值所以计其均值误差，发展因素用<span class="katex"><span class="katex-mathml"><math><semantics><mrow><mi>H</mi></mrow><annotation encoding="application/x-tex">H</annotation></semantics></math></span><span class="katex-html" aria-hidden="true"><span class="base"><span class="strut" style="height:0.68333em;vertical-align:0em;"></span><span class="mord mathdefault" style="margin-right:0.08125em;">H</span></span></span></span>表示，因为是变化的序列，所以用相关系数。选取的因素有土地面积相似性、气候相似性、人口数量相似性与GPD相似性。处理方式即均值误差与相关系数。在此之上分析其与IGRC的关联程度。然后更进一步考虑了8种常见因素的RPC和PCC来研究。</p>
<h3 id="evaluation"><a class="markdownIt-Anchor" href="#evaluation"></a> Evaluation</h3>
<p>该部分实现了**确定这四个州中哪一个州在2009年使用清洁、可再生能源方面表现“最好”。并解释你的评价标准和选择原因。**这一内容，利用了TOPSIS方法。</p>
<h3 id="forecasting"><a class="markdownIt-Anchor" href="#forecasting"></a> Forecasting</h3>
<p>虽然之前给出的GPR模型已经能够做出预测，但该团队仍然提出用GPR+ARMA的方式进行预测，因为GPR具有短期缺陷，于是通过ARMA进行补全。</p>
<h3 id="建议与策略的验证"><a class="markdownIt-Anchor" href="#建议与策略的验证"></a> 建议与策略的验证</h3>

    </article>
    <!-- license  -->
    
        <div class="license-wrapper">
            <p>原文作者：<a href="http://xiuzhedorothy.gitee.io">宇航猫休蛰</a>
            <p>原文链接：<a href="http://xiuzhedorothy.gitee.io/2021/01/24/2018mcm-c-ti-zong-ti-hui-gu/">http://xiuzhedorothy.gitee.io/2021/01/24/2018mcm-c-ti-zong-ti-hui-gu/</a>
            <p>发表日期：<a href="http://xiuzhedorothy.gitee.io/2021/01/24/2018mcm-c-ti-zong-ti-hui-gu/">January 24th 2021, 11:20:00 am</a>
            <p>更新日期：<a href="http://xiuzhedorothy.gitee.io/2021/01/24/2018mcm-c-ti-zong-ti-hui-gu/">January 24th 2021, 5:01:05 pm</a>
            <p>版权声明：本文采用<a rel="license noopener" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/" target="_blank">知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可协议</a>进行许可</p>
        </div>
    
    <!-- paginator  -->
    <ul class="post-paginator">
        <li class="next">
            
                <div class="nextSlogan">Next Post</div>
                <a href= "/2021/03/06/deep-image-prior/" title= "deep image prior论文笔记">
                    <div class="nextTitle">deep image prior论文笔记</div>
                </a>
            
        </li>
        <li class="previous">
            
                <div class="prevSlogan">Previous Post</div>
                <a href= "/2021/01/23/shi-jian-xu-lie-fen-xi-ji-chu/" title= "时间序列分析基础">
                    <div class="prevTitle">时间序列分析基础</div>
                </a>
            
        </li>
    </ul>
    <!-- 评论插件 -->
    <!-- 来必力City版安装代码 -->

<!-- City版安装代码已完成 -->
    
    
    <!-- gitalk评论 -->

    <!-- utteranc评论 -->

    <!-- partial('_partial/comment/changyan') -->
    <!--PC版-->


    
    

    <!-- 评论 -->
</main>
            <!-- profile -->
            
        </div>
        <footer class="footer footer-unloaded">
    <!-- social  -->
    
    <div class="social">
        
    
        
            
                <a href="mailto:820915112@qq.com" class="iconfont-archer email" title=email ></a>
            
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    
        
    

    </div>
    
    <!-- powered by Hexo  -->
    <div class="copyright">
        <span id="hexo-power">Powered by <a href="https://hexo.io/" target="_blank">Hexo</a></span><span class="iconfont-archer power">&#xe635;</span><span id="theme-info">theme <a href="https://github.com/fi3ework/hexo-theme-archer" target="_blank">Archer</a></span>
    </div>
    <!-- 不蒜子  -->
    
    <div class="busuanzi-container">
    
     
    <span id="busuanzi_container_site_pv">PV: <span id="busuanzi_value_site_pv"></span> :)</span>
    
    </div>
    
</footer>
    </div>
    <!-- toc -->
    
    <div class="toc-wrapper" style=
    







top:50vh;

    >
        <div class="toc-catalog">
            <span class="iconfont-archer catalog-icon">&#xe613;</span><span>CATALOG</span>
        </div>
        <ol class="toc"><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#评论"><span class="toc-number">1.</span> <span class="toc-text"> 评论</span></a><ol class="toc-child"><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#introduction"><span class="toc-number">1.1.</span> <span class="toc-text"> Introduction</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#overview"><span class="toc-number">1.2.</span> <span class="toc-text"> Overview</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#judging-process-and-categories-评审流程及类别"><span class="toc-number">1.3.</span> <span class="toc-text"> Judging Process and Categories 评审流程及类别</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#data-exploration-and-insights-数据的探索与洞察"><span class="toc-number">1.4.</span> <span class="toc-text"> Data Exploration and Insights 数据的探索与洞察</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#分析-建模和定义最清洁性州"><span class="toc-number">1.5.</span> <span class="toc-text"> 分析、建模和定义“最清洁性”州</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#forecasting-sensitivity-and-uncertainty-预测-敏感性分析与不确定性分析"><span class="toc-number">1.6.</span> <span class="toc-text"> Forecasting, Sensitivity, and Uncertainty 预测、敏感性分析与不确定性分析</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#results-and-recommendations-结果与建议"><span class="toc-number">1.7.</span> <span class="toc-text"> Results and Recommendations 结果与建议</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#writing-and-communication-写作和交流"><span class="toc-number">1.8.</span> <span class="toc-text"> Writing and Communication 写作和交流</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#overall-connected-credible-content-整体连接与可信的内容"><span class="toc-number">1.9.</span> <span class="toc-text"> Overall Connected, Credible Content 整体连接与可信的内容</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#优秀的论文部分"><span class="toc-number">1.10.</span> <span class="toc-text"> 优秀的论文（部分）</span></a></li></ol></li><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#team-72969论文研读"><span class="toc-number">2.</span> <span class="toc-text"> Team 72969论文研读</span></a><ol class="toc-child"><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#characterization"><span class="toc-number">2.1.</span> <span class="toc-text"> Characterization</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#analysis"><span class="toc-number">2.2.</span> <span class="toc-text"> Analysis</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#evaluation"><span class="toc-number">2.3.</span> <span class="toc-text"> Evaluation</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#forecasting"><span class="toc-number">2.4.</span> <span class="toc-text"> Forecasting</span></a></li><li class="toc-item toc-level-3"><a class="toc-link" href="#建议与策略的验证"><span class="toc-number">2.5.</span> <span class="toc-text"> 建议与策略的验证</span></a></li></ol></li></ol>
    </div>
    
    <div class="back-top iconfont-archer">&#xe639;</div>
    <div class="sidebar sidebar-hide">
    <ul class="sidebar-tabs sidebar-tabs-active-0">
        <li class="sidebar-tab-archives"><span class="iconfont-archer">&#xe67d;</span><span class="tab-name">Archive</span></li>
        <li class="sidebar-tab-tags"><span class="iconfont-archer">&#xe61b;</span><span class="tab-name">Tag</span></li>
        <li class="sidebar-tab-categories"><span class="iconfont-archer">&#xe666;</span><span class="tab-name">Cate</span></li>
    </ul>
    <div class="sidebar-content sidebar-content-show-archive">
          <div class="sidebar-panel-archives">
    <!-- 在ejs中将archive按照时间排序 -->
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    <div class="total-and-search">
        <div class="total-archive">
        Total : 33
        </div>
        <!-- search  -->
        
    </div>
    
    <div class="post-archive">
    
    
    
    
    <div class="archive-year"> 2021 </div>
    <ul class="year-list">
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">04/21</span><a class="archive-post-title" href= "/2021/04/21/ying-xiang-bian-hua-jian-ce-zong-shu/" >影像变化检测综述</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">03/19</span><a class="archive-post-title" href= "/2021/03/19/ji-qi-xue-xi-zuo-ye-xian-xing-hui-gui/" >机器学习作业：线性回归</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">03/06</span><a class="archive-post-title" href= "/2021/03/06/deep-image-prior/" >deep image prior论文笔记</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">01/24</span><a class="archive-post-title" href= "/2021/01/24/2018mcm-c-ti-zong-ti-hui-gu/" >2018MCM C题总体回顾</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">01/23</span><a class="archive-post-title" href= "/2021/01/23/shi-jian-xu-lie-fen-xi-ji-chu/" >时间序列分析基础</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">01/21</span><a class="archive-post-title" href= "/2021/01/21/cong-shu-ju-wa-jue-jing-sai-dao-mei-sai-c-ti/" >从数据挖掘竞赛到美赛C题——数据预处理与特征工程</a>
        </li>
    
    
    
    
    
        </ul>
    
    <div class="archive-year"> 2020 </div>
    <ul class="year-list">
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">12/21</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/12/21/2020-mei-sai-c-ti-lun-wen-fen-xi/" >2020美赛C题论文分析</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">09/25</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/09/25/densenet/" >DenseNet：CVPR 2017 Best Paper</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">09/17</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/09/17/binarized-mode-seeking-for-scalable-visual-pattern-discovery-lun-wen-yue-du-bi-ji/" >Binarized Mode Seeking for Scalable Visual Pattern Discovery 论文阅读笔记</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">08/07</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/08/07/resnet-yi-ge-shen-ke-ying-xiang-jin-hou-wang-luo-she-ji-de-wang-luo/" >ResNet:一个深刻影响今后网络设计的网络</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">07/04</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/07/04/mu-biao-jian-ce-suan-fa-yolov3-gai-shu/" >目标检测算法YOLOv3概述</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">06/28</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/06/28/patternnet-visual-pattern-mining-with-deep-neural-network-lun-wen-bi-ji/" >PatternNet: Visual Pattern Mining with Deep Neural Network 论文笔记</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">05/16</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/05/16/dcgan/" >DCGAN:更容易训练的GAN</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">04/17</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/04/17/lstm/" >LSTM：时序预测问题</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">03/29</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/03/29/gan/" >GAN: the most interesting idea in the last ten years in ML</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">03/15</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/03/15/2020-mei-sai-c-ti-can-sai-ji-lu/" >2020美赛C题参赛纪录</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">03/11</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/03/11/zui-you-hua-dan-chun-xing-fa-qiu-jie-xian-xing-gui-hua/" >最优化：单纯形法求解线性规划</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">03/11</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/03/11/zui-you-hua-shu-xue-li-lun-ji-chu/" >最优化：数学理论基础</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">03/07</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/03/07/batch-normalization-rang-xun-lian-bian-de-geng-jia-rong-yi/" >Batch Normalization:让训练变得更加容易</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">03/02</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/03/02/2018-mei-sai-c-ti-lun-wen-yue-du-yu-si-kao/" >2018美赛C题——论文阅读与思考</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">02/27</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/02/27/2019-mei-sai-c-ti-lun-wen-yue-du-yu-si-kao-ii/" >2019美赛C题——论文阅读与思考（II）</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">02/25</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/02/25/2019-mei-sai-c-ti-lun-wen-yue-du-yu-si-kao-i-1/" >2019美赛C题——论文阅读与思考（I）</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">02/18</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/02/18/shen-jing-wang-luo-zhong-de-ji-zhi-you-hua-fang-fa/" >神经网络中的极值优化方法</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">02/16</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/02/16/welcome-to-my-own-repository/" >Welcome to my own repository</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">02/10</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/02/10/chong-xin-ren-shi-anaconda/" >重新认识Anaconda</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">02/01</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/02/01/pytorch-xue-xi-di-san-ke-shen-jing-wang-luo-gong-ju-xiang-torch-nn/" >pytorch学习第三课：神经网络工具箱Torch.nn</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">01/31</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/01/31/python-hui-gu-zhi-lei-yu-dui-xiang/" >python回顾之类与对象</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">01/31</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/01/31/pytorch-xue-xi-di-er-ke-autograd/" >pytorch学习第二课：AutoGrad</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">01/30</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/01/30/pytorch-xue-xi-di-yi-ke-tensor/" >pytorch学习第一课：Tensor</a>
        </li>
    
    
    
    
    
        </ul>
    
    <div class="archive-year"> Invalid date </div>
    <ul class="year-list">
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">Invalid date</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/01/16/hello-world/" >Hello World</a>
        </li>
    
    
    
    
    
        </ul>
    
    <div class="archive-year"> 2020 </div>
    <ul class="year-list">
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">01/19</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/01/19/qian-kui-shen-jing-wang-luo-xiao-jie/" >前馈神经网络小结</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">01/19</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/01/19/zi-dong-ti-du-ji-suan-yu-you-hua-wen-ti/" >自动梯度计算与优化问题</a>
        </li>
    
    
        <li class="archive-post-item">
            <span class="archive-post-date">01/16</span><a class="archive-post-title" href= "/2020/01/16/ji-qi-xue-xi-shi-zhan-di-yi-ke-knn-jin-lin-suan-fa/" >机器学习实战第一课——KNN近邻算法</a>
        </li>
    
    </div>
  </div>
        <div class="sidebar-panel-tags">
    <div class="sidebar-tags-name">
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="数学建模"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>数学建模</span>
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="深度学习"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>深度学习</span>
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="论文笔记"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>论文笔记</span>
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="github"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>github</span>
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="pytorch"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>pytorch</span>
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="python"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>python</span>
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="最优化理论"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>最优化理论</span>
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="时间序列分析"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>时间序列分析</span>
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="目标检测"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>目标检测</span>
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="科学计算"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>科学计算</span>
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="数据处理"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>数据处理</span>
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="机器学习"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>机器学习</span>
    
        <span class="sidebar-tag-name" data-tags="change detection"><span class="iconfont-archer">&#xe606;</span>change detection</span>
    
    </div>
    <div class="iconfont-archer sidebar-tags-empty">&#xe678;</div>
    <div class="tag-load-fail" style="display: none; color: #ccc; font-size: 0.6rem;">
    缺失模块。<br/>
    1、请确保node版本大于6.2<br/>
    2、在博客根目录（注意不是archer根目录）执行以下命令：<br/>
    <span style="color: #f75357; font-size: 1rem; line-height: 2rem;">npm i hexo-generator-json-content --save</span><br/>
    3、在根目录_config.yml里添加配置：
    <pre style="color: #787878; font-size: 0.6rem;">
jsonContent:
  meta: false
  pages: false
  posts:
    title: true
    date: true
    path: true
    text: false
    raw: false
    content: false
    slug: false
    updated: false
    comments: false
    link: false
    permalink: false
    excerpt: false
    categories: true
    tags: true</pre>
    </div> 
    <div class="sidebar-tags-list"></div>
</div>
        <div class="sidebar-panel-categories">
    <div class="sidebar-categories-name">
    
        <span class="sidebar-category-name" data-categories="数学建模"><span class="iconfont-archer">&#xe60a;</span>数学建模</span>
    
        <span class="sidebar-category-name" data-categories="机器学习-深度学习"><span class="iconfont-archer">&#xe60a;</span>机器学习-深度学习</span>
    
        <span class="sidebar-category-name" data-categories="编程语言"><span class="iconfont-archer">&#xe60a;</span>编程语言</span>
    
        <span class="sidebar-category-name" data-categories="最优化理论"><span class="iconfont-archer">&#xe60a;</span>最优化理论</span>
    
        <span class="sidebar-category-name" data-categories="数据处理"><span class="iconfont-archer">&#xe60a;</span>数据处理</span>
    
        <span class="sidebar-category-name" data-categories="目标检测"><span class="iconfont-archer">&#xe60a;</span>目标检测</span>
    
        <span class="sidebar-category-name" data-categories="科学计算"><span class="iconfont-archer">&#xe60a;</span>科学计算</span>
    
    </div>
    <div class="iconfont-archer sidebar-categories-empty">&#xe678;</div>
    <div class="sidebar-categories-list"></div>
</div>
    </div>
</div> 
    <script>
    var siteMeta = {
        root: "/",
        author: "宇航猫休蛰"
    }
</script>
    <!-- CDN failover -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery@3.3.1/dist/jquery.min.js"></script>
    <script type="text/javascript">
        if (typeof window.$ === 'undefined')
        {
            console.warn('jquery load from jsdelivr failed, will load local script')
            document.write('<script src="/lib/jquery.min.js">\x3C/script>')
        }
    </script>
    <script src="/scripts/main.js"></script>
    <!-- algolia -->
    
    <!-- busuanzi  -->
    
    <script async src="//busuanzi.ibruce.info/busuanzi/2.3/busuanzi.pure.mini.js"></script>
    
    <!-- CNZZ  -->
    
    </div>
    <!-- async load share.js -->
    
        <script src="/scripts/share.js" async></script>    
     
    </body>
</html>


